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騰訊網UED體驗設計之旅

為了解決nba官網的問題，作者任婕 這樣論述：

騰訊網UED的十年精華輸出，涵蓋了豐富的案例、極富沖擊力的圖片，以及來自騰訊網的一手經驗，通過還原一系列真實案例的幕后設計故事，從用戶研究、創意剖析、繪制方法、項目管理等實體案例出發，帶領讀者經歷一場體驗設計之旅。全書核心內容涉及網媒用戶分析與研究方法、門戶網站未來體驗設計、H5技術在移動端打開的觸控世界、手繪原創設計、改版迭代方法、文字及信息圖形化設計、媒體產品的交互設計、大項目設計管理方法等。這是一本「干貨」型讀物，內容權威而真誠，案例具體而真實，圖文並茂、印制精美。推薦廣大設計愛好者、互聯網設計從業人員、視覺設計師、交互設計師，以及用戶體驗從業人員參考閱讀。任婕：騰訊

網UED設計總監，騰訊網UED團隊負責人，親歷騰訊網十年成長歷程，見證了網絡媒體發展的歷史，擁有豐富的產品設計經驗和用戶體驗設計團隊管理經驗，是業界資深的互聯網產品體驗設計專家。騰訊網UED團隊（QQ.COM User Experience Design)致力於提升騰訊網UX體驗，堅持騰訊互聯網產品「以用戶為中心」的設計原則，主要負責騰訊網門戶產品騰訊新聞、迷你首頁、騰訊微博、騰訊視頻、新聞百科信息圖表及奧運會、世界杯、世博會、NBA官網等在業界影響深遠的眾多互聯網產品。本着「在用戶身邊，為用戶設計」的團隊第一准則，用專業的精神、細微的改善，每天給用戶帶來感動和驚喜。

nba官網進入發燒排行的影片

運用卷積神經網路模型預測 NBA 籃球競賽勝負之研究

為了解決nba官網的問題，作者范諄佑 這樣論述：

隨著大數據時代的來臨，運動彩券、NBA 官網提供多樣籃球數據資料，資料數目成指數倍速成長，因而人工智慧中的機器學習演算法成了預測賽事的利器，許多決策者試著以公開數據，客觀的科學方式來降低不確定性以提升預測的品質，期望更精確的掌握投資效益。基於上述緣由，故本研究擬採用深度類神經網路學習方法建置預測模型。本研究利用卷積神經網路(CNN)建構出主隊勝負預測模式，運用 NBA 官方(www.nba.com)公開 API 之資料集計算各隊賽前的場均數據及「玩運彩」(www.playsport.cc)賽前盤口變數「讓分」及「大小分」建立 630 組模型，有無使用池化層中各挑選出一組最佳正確率模型，分別為

使用池化層批次正規化及未使用池化層丟棄法之模型，並以 Optuna 軟體框架進行自動化調整超參數，得出最佳預測力的模型為批次正規化之模型，其預測主隊勝負的正確率為 69.4%。而本研究使用混淆矩陣評估 NBA-Net 模型，精確率對於投注運動彩券具有參考價值。